Los pros y los contras de la coincidencia aproximada incluyen su capacidad para identificar coincidencias no exactas y abordar discrepancias menores, lo que mejora la integración de datos, al tiempo que produce potencialmente falsos positivos y exige mayores recursos computacionales.
En el lado positivo, la coincidencia aproximada permite la identificación de coincidencias no exactas, lo que permite discrepancias menores como errores tipográficos, faltas de ortografía o ligeras variaciones en los datos, lo que puede ser particularmente beneficioso en grandes conjuntos de datos o cuando se combina información de diversas fuentes. Esta flexibilidad puede conducir a un análisis de datos más completo, una mejor experiencia del cliente en aplicaciones como los motores de búsqueda y una reducción de los esfuerzos de limpieza manual de datos.
En el lado negativo, a veces puede dar lugar a falsos positivos, en los que se vinculan por error datos no relacionados. Además, los algoritmos de coincidencia aproximada pueden ser computacionalmente intensivos, lo que puede ralentizar los procesos o requerir recursos computacionales más sólidos. Por último, determinar el umbral óptimo para una «coincidencia» puede ser subjetivo, lo que puede dar lugar a incoherencias en los resultados.
Pros y contras de la coincidencia aproximada
La coincidencia aproximada es una técnica utilizada por las instituciones financieras para identificar elementos similares en un conjunto de datos en particular. El uso de un algoritmo compara dos cadenas y asigna una puntuación a cada cadena en función de la similitud de las dos cadenas. Cuando las partituras de las dos cuerdas están más cerca una de la otra, entonces se considera que las dos cuerdas son similares en naturaleza o tipo.
Las técnicas de coincidencia aproximada se basan en el uso de un enfoque probabilístico para identificar coincidencias; Ofrecen una amplia gama de beneficios que incluyen:
Mayor precisión en la coincidencia
La coincidencia aproximada demuestra ser un método mucho más preciso para encontrar coincidencias en dos o más conjuntos de datos.
A diferencia de la coincidencia determinista que determina las coincidencias en base a 0 o 1, la coincidencia aproximada puede detectar variaciones que se encuentran entre 0 y 1 en función de un umbral de coincidencia determinado.
Proporciona soluciones sencillas a datos complejos
La lógica difusa permite a los usuarios o especialistas en cumplimiento encontrar coincidencias verdaderas mediante la vinculación de registros que consisten en ligeras variaciones en forma de errores ortográficos, de mayúsculas y minúsculas y formato, valores nulos, etc., lo que la hace más adecuada para aplicaciones del mundo real, donde pueden producirse errores tipográficos, errores del sistema y otros errores de datos. Esto incluye datos dinámicos que se vuelven obsoletos o deben actualizarse constantemente, como el título del trabajo y la dirección de correo electrónico.
Fácilmente configurable para efectuar falsos positivos
Cuando es necesario reducir o aumentar el número de falsos positivos para adaptarse a los requisitos empresariales, los usuarios pueden ajustar fácilmente el umbral de coincidencia para manipular los resultados o tener más coincidencias para la inspección manual. Esto proporciona a los usuarios una mayor flexibilidad a la hora de adaptar los algoritmos de lógica difusa a requisitos de coincidencia específicos.
Más adecuado para encontrar coincidencias sin un identificador único coherente
Tener datos de identificación únicos, como el número de seguro social o la fecha de nacimiento, es fundamental para encontrar coincidencias en fuentes de datos dispares en el caso de coincidencias deterministas. Sin embargo, mediante un enfoque de análisis estadístico, la coincidencia aproximada puede ayudar a encontrar duplicados incluso sin datos de identificación coherentes.
La coincidencia aproximada también tiene limitaciones, entre las que se incluyen:
Vinculación incorrecta de diferentes conjuntos de datos o entidades
A pesar de la capacidad de configuración disponible en el proceso de coincidencia aproximada, existe la posibilidad de que se produzcan muchos falsos positivos que pueden deberse a la vinculación incorrecta de conjuntos de datos o cadenas. Los diferentes conjuntos de datos pueden hacer que se dedique más tiempo a la comprobación manual de los duplicados con los identificadores únicos.
Dificultad para escalar a través de conjuntos de datos más grandes
La lógica difusa puede ser difícil de escalar a través de millones de puntos de datos, especialmente en el caso de orígenes de datos o conjuntos de datos dispares. Dificulta que las instituciones financieras o los especialistas en cumplimiento apliquen la lógica difusa relevante en escenarios particulares.
Requerir pruebas profundas para la validación
Las reglas definidas en los algoritmos de coincidencia aproximada deben revisarse, refinarse y probarse constantemente para garantizar que puedan ejecutar coincidencias con mayor precisión.
Reflexiones finales
La coincidencia aproximada, una técnica avanzada empleada por las instituciones financieras, es fundamental para reconocer similitudes dentro de los conjuntos de datos a través de algoritmos probabilísticos. Cuenta con un alto nivel de precisión, gestiona hábilmente datos complejos con variaciones, y es impresionantemente versátil, ya que se adapta a diversos requisitos de coincidencia sin depender estrictamente de identificadores únicos consistentes. Sin embargo, aunque sus puntos fuertes son pronunciados, la coincidencia aproximada no está exenta de defectos.
La posibilidad de una vinculación incorrecta de los datos puede producir resultados erróneos, lo que da lugar a más revisiones manuales. Además, su escalabilidad con conjuntos de datos grandes y dispares es cuestionable, y sus algoritmos exigen un escrutinio y ajustes continuos. Por lo tanto, si bien presenta un enfoque revolucionario para la comparación de datos, una aplicación perspicaz y vigilante es esencial para aprovechar todo su potencial.
